1부 - 아키텍처 설계 기초

1장 AI 시스템 아키텍처의 기초
__AI 시스템이란 무엇인가?
__AI 인프라의 광범위한 영향력: 산업 전반에 걸친 지능형 혁신을 가속화하다
__AI 시스템 아키텍처의 핵심 컴포넌트
__마이크로서비스 아키텍처: 복잡한 AI 시스템 구축을 위한 모듈형 접근 방식
____AI 시스템에서 마이크로서비스가 갖는 이점
____마이크로서비스 아키텍처 도입 시 고려 사항
____실무 사례: 대화형 AI 마이크로서비스 아키텍처 구현
__AI 시스템 설계 시 고려 사항
____확장성: 증가하는 데이터 및 모델 복잡도 처리
____성능: 최적화 기법
____신뢰성: 장애 허용, 예외 처리, 다중화
____보안: 데이터 프라이버시 및 모델 강건성
____데이터 모델링: 데이터 카탈로그와 온톨로지
__최신 AI 배포 패러다임
____클라우드 네이티브 AI 아키텍처
__AI 아키텍처의 핵심 기반: 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스
____데이터 레이크: 가공되지 않은 방대한 원시 데이터 저장소
____데이터 웨어하우스: 분석과 의사결정을 위한 구조화된 데이터 저장소
____데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 시너지 효과
__클라우드 AI 컴퓨팅: AI 혁신의 전환점
____클라우드 기반 AI의 장점
____주요 클라우드 AI 플랫폼: 통합 AI 생태계가 주도하는 기술 혁신
____주요 클라우드 AI 플랫폼
__요약
__참고 문헌

2장 아키텍처의 필요성
__아키텍처 부재가 초래하는 치명적인 결과
__아키텍처 설계의 기원
__아키텍트의 역할
____AI 아키텍처에서 비전과 정밀함 사이의 균형
__AI 시스템과 아키텍처 역할
__기술적 지향점인 비전을 정의하고 고수하는 아키텍트
__아키텍처 순환 설계 프로세스
____아키텍트 사고법: 거시적 통찰과 미시적 정밀함의 교차점
____시스템 지향점 관리 및 아키텍처 비전 유지
__현대 시스템 아키텍처 설계의 발전
____AI 아키텍처 의사결정 프레임워크
____비즈니스 요건에 따른 최적의 AI 접근 방식 선정
____AI 아키텍처 설계를 위한 다차원 의사결정 프레임워크
__AI 시스템의 거버넌스 및 컴플라이언스 고려 사항
____AI 아키텍처 신뢰성 설계: 거버넌스 프레임워크
____AI 아키텍처 신뢰성 설계: 설명 가능성 및 규제 대응
____AI 아키텍처 신뢰성 설계: 규제 컴플라이언스 통합
____AI 거버넌스 구현: 신뢰할 수 있는 시스템 가동을 위한 전략
__모델링 및 시뮬레이션
____소프트웨어 시스템 모델링: 시스템의 실체를 가시화하는 다차원적 설계 자산
____AI/ML 시스템에서 모델링과 시뮬레이션의 역할
__아키텍처와 인터페이스
____인터페이스의 본질: 시스템 응집력을 완성하는 데이터 통로
____인터페이스의 영향: 인터페이스를 통한 모델 통합 실현
__요약
__참고 문헌

3장 소프트웨어 공학과 아키텍처
__AI 시스템에서 소프트웨어 복잡성 관리
____시스템 통합의 난이도: 이기종 환경에서의 의존성 관리
____기능 구현의 난이도: 자율적 판단의 신뢰성과 통제권 확보
____기술 구현의 난이도: 연산 자원 관리와 실시간성 확보
____검증 구현의 난이도: 비결정론적 환경에서 신뢰성 확보
____사용자 인터페이스 구현의 난이도: 사람과 AI의 협업과 통제
__아키텍처링 실무와 조직 구성
__소프트웨어 복잡성 완화를 위한 아키텍처 접근 방식
____아키텍처 설계 구체화: 전략적 문서화 및 다차원적 모델링
____시스템 통합과 응집성: 시스템 일관성과 품질 확보를 위한 아키텍처 전략
__프로젝트 관리에서의 아키텍트의 역할
____프로젝트 착수 단계
____프로젝트 계획 수립 단계
____프로젝트 실행 단계
____프로젝트 모니터링 및 통제 단계
____프로젝트 종료 단계
__요약
__연습 문제
__참고 문헌

2부 - AI 시스템 설계 실무

4장 AI 시스템 개념 설계
__운용 개념 정의서
____AI 중심 시스템을 위한 운용 개념 정의서
____현행 시스템에 대한 이해
____데이터 중심 관점의 AI 시스템 분석
____AI 시스템의 비기능 요구 사항
____AI 시스템의 비즈니스 사례
____AI 기술이 비즈니스 운영에 미치는 영향
____조직적 통합 및 인적 영향 분석
__AI 시스템 운용 시나리오 수립
____효과적인 시나리오 작성 방안
____AI 기술 활용 시나리오
____성공 기준 지표와 기술적 제약 조건 정의
__개발 가이드라인 수립을 위한 계층적 유스케이스 설계
____유스케이스 명세화: 엔지니어링 정밀도 확보를 위한 표준 구조
____사용자 계층 명세화: AI 협업 구조 설계를 위한 상호 작용 정의
__AI 시스템의 운영 모드
____설정 모드: AI 시스템 초기화 및 실행 준비를 위한 구성 단계
____시작 모드: AI 컴포넌트 검증 및 실행 준비 확인 단계
____실행 모드: 안정적 서비스 제공을 위한 실시간 성능 모니터링 단계
____유지 보수 모드: 성능 저하 대응과 모델 생애 주기 관리 단계
____복구 모드: 비즈니스 연속성 보장을 위한 장애 대응 및 시스템 복원력 확보 단계
____종료 모드: 안전한 시스템 정지를 위한 상태 보존 및 자원 해제 단계
__시스템 무결성 확보를 위한 개념 설계 기반 위험 완화 전략
____시스템 신뢰성 확보를 위한 데이터 품질 위험 관리 방안
____시스템 수용성 확보를 위한 이해관계자 기대치 관리 방안
____시스템 연계 안정성 확보를 위한 통합 리스크 관리 방안
__사례 연구: 비즈니스 가치 극대화를 위한 이커머스 추천 시스템 고도화
____운용 개념 정의: 추천 시스템 인프라 통합 및 비즈니스 성과 지표 수립
____비즈니스 케이스 정의: 데이터 기반의 정량적 성과 기대 효과 수립
____운용 시나리오 및 유스케이스 정의: 운용 상황별 요구 사항 도출
____운용 모드 정의: 고가용성 및 성능 최적화를 위한 상태 관리
____고도화 프로젝트의 주요 교훈: 설계 수정 및 이해관계자 조율의 중요성
__요약
__연습 문제
__참고 문헌

5장 AI 파이프라인 요구 사항과 아키텍처
__모듈화 기반 AI 개발 파이프라인
__무결성 기반 AI 데이터 저장소 설계 원칙
____데이터 양과 유입 속도 설계: 확장성 및 부하 대응을 위한 전략
____데이터 형식 및 처리 방식: 범용성과 처리 효율을 위한 아키텍처 전략
____적시성 및 기술 선정: 비즈니스 서비스 수준에 기반한 저장소 아키텍처 전략
____비기능 요구 사항 및 거버넌스: 비즈니스 연속성과 규제 대응을 위한 인프라 전략
____지원 운용 및 특화 저장소: 선제적 운영 관리와 목적 기반 저장소 도입 전략
__데이터 중심 AI 개발 구성 요소
____데이터 품질 점검: 무결성 확보를 위한 다차원 품질 검증 및 자동화 전략
____데이터 변환: 모델 최적화 및 환경 간 일관성 확보를 위한 정규화 전략
____데이터 요약: 파이프라인 가시성과 모델 신뢰성 확보 전략
____모델 구축, 튜닝, 검증: 신뢰성과 재현성을 위한 반복적 개발 전략
__생산 파이프라인
____데이터 저장소: 운영 안정성과 성능 최적화 전략
____데이터 운용: 파이프라인 가용성 및 일관성 유지를 위한 운영 전략
____데이터 정제: 모델 신뢰성 확보를 위한 품질 게이트 설계 전략
____데이터 변환: 모델 성능 극대화를 위한 데이터 정규화 및 피처 추출 전략
____모델 실행: 운영 환경에서의 신뢰성과 통제성을 보장하는 실행 전략
____결과 및 사용자 저장소: 비즈니스 통찰력 제공 및 시스템 연계 강화 전략
____파이프라인 운용 저장소: 통합 가시성 확보 및 선제적 장애 예방 전략
____지속적 개발 및 통합: 무중단 서비스 보장 및 리스크 최소화 전략
__아키텍처 패턴 및 전술
____비기능 요구 사항
__요약
__연습 문제
__참고 문헌

6장 설계, 통합, 테스트
__설계 기본 원칙
____요구 사항 정의
____주요 행위자 및 유스케이스 정의
____시스템 모드 및 상태 정의
__블록 정의 다이어그램
____데이터 정제
____데이터 변환
____머신러닝 모델
____파이프라인 운영
____결과 저장소: 결과의 신뢰성 증명 및 분석 가치 극대화를 위한 결과 저장소 설계
__시스템 전술 및 패턴
____핵심 속성
____AI 시스템의 핵심 아키텍처 패턴
__통합 및 테스트
____통합 전략의 유형
____통합 하네스 설계 및 운영
____테스트 유형 및 범위
____CI/CD 파이프라인
__요약
__연습 문제
__참고 문헌

7장 생성형 AI 시스템 설계 - 사례 연구
__비즈니스 과제: 지식 관리 위기
__비전: 생성형 AI를 통한 지식 경영 대전환
__비즈니스 가치 실현을 위한 기술 목표 구체화 및 정합성 검증
____데이터 과학 목표 수립 및 정량화
__아키텍처: 핵심 컴포넌트 및 워크플로
____시스템 개요: LangChain 기반의 지능형 에이전트
____시스템 핵심 컴포넌트 분석
____정적 모델에서 지능형 에이전트로의 패러다임 전환
____지능형 LangChain 에이전트의 구동 원리 및 운영 흐름
__인프라 아키텍처 및 컴퓨팅
____하이브리드 클라우드 인프라 및 비용 관리
__완결형 시스템 아키텍처
____클라이언트 계층: 사용자 접근 및 경험
____프레젠테이션 계층: 중간 계층 및 인터페이스 오케스트레이션
____애플리케이션 계층: 핵심 지능 및 비즈니스 로직
____데이터 계층: 데이터 인프라 및 정보 저장 체계
____외부 서비스 통합: 외부 솔루션 통합 및 기능 확장
__사용자 상호 작용 패턴
____유스케이스: 기술 지원 및 질문 해결
__비즈니스 영향도
____운영 혁신: 업무 방식의 근본적 변화와 운영 효율성 개선
____고객 경험: 서비스 품질 고도화 및 고객 만족도 향상
____재무적 성과: 수익성 강화 및 재무적 가치 실현
____조직 문화 개선: 지식 중심의 조직 문화 및 협업 체계 구축
__핵심 아키텍처 원칙 및 범용 프레임워크
____검색 증강 생성
____지능형 질의 처리 경로 자동화
____피드백 기반 학습
__요약
__참고 문헌

8장 통찰 및 향후 전망
__아키텍처
__AI 기반 시스템 구축
__데이터 엔지니어링
__데이터 분석 및 모델
__개념 설계
__설계, 통합, 테스트
__AI와 아키텍처의 미래 전망
__마치며